DYZELINIO KURO FILTRO ELEMENTAS

Dėl mechaninės įrangos tendencijos į didelio masto, protingą ir didelio tikslumo, besisukančių dalių, tokių kaip ritininis guolis, naudojimas buvo žymiai patobulintas, kad būtų galima perduoti galią, fiksuoti padėtį ir kitus tikslus. Kai jie bus pažeisti arba sugenda, turės įtakos mechaninės įrangos veikimo saugai ir gamybos naudai. Tačiau dėl specialios šių besisukančių dalių montavimo padėties sunkiau tirti ir spręsti apie įrangos sveikatos būklę, o ankstesni metodai, pagrįsti žmonėmis ar patirtimi, nebegali veikti. Todėl pažangaus aptikimo ir diagnostikos metodo kūrimas įrangos sveikatos stebėjimui įgyvendinti tapo karšta tyrimų tema.

Sparčiai tobulėjant dirbtiniam intelektui, vis daugiau mašininio mokymosi metodų leidžia įgyvendinti ir klestėti mechaninės įrangos išmaniąją diagnostiką, pvz., sustiprinimo mokymąsi (RL) [1], [2], generatyvius priešingus tinklus (GAN) [3], automatinį kodavimo įrenginį. (AE) [4] ir paramos vektorių mašina (SVM) [5], [6], [47]. Tarp jų, SVM yra klasifikavimo algoritmas, pagrįstas statistiniu mokymusi, kurį nėra lengva patekti į vietinius minimumus ir kuris atskiria mokymo duomenis optimaliu hiperplokštumu, o treniruočių duomenis galima susieti su didelėmis ypatybėmis naudojant netiesinius atvaizdavimo metodus, tokius kaip polinominės funkcijos ir radialinės bazinės funkcijos. Be to, SVM gali pateikti tikslią sprendimų hiperplokštumą esant ribotiems pavyzdžiams ir turi geras apibendrinimo galimybes. Dėl puikaus veikimo SVM buvo plačiai naudojamas daugelyje sričių. Wang ir kt. pasiūlė išmanų gedimų diagnostikos metodą, pagrįstą apibendrintos sudėtinės daugialypės svertinės permutacijos entropijos (GCMWPE) ir SVM [7] deriniu, kuris gali išskirti guolių ypatybes iš kelių skalių, kad būtų sukurtas didelės apimties funkcijų rinkinys. Bayati ir kt. pasiūlė nuolatinės srovės mikrotinklo gedimų nustatymo metodą, pagrįstą SVM [8]. Naudojant vietinę išmatuotą vertę viename kiekvienos linijos gale, galima nustatyti tikslią didelės varžos gedimo vietą, o eksperimentiniai rezultatai rodo, kad schema yra atspari triukšmui ir kitiems trikdžiams. Nuoroda [9] pasiūlė pažangų ličio jonų akumuliatoriaus gedimų diagnostikos metodą, pagrįstą paramos vektoriaus mašina, kuri naudoja diskrečiąjį kosinuso filtravimą, kad pašalintų triukšmą.